（来源：上观新闻）
如果 ❔🔒JSON 🗃语法要求🔜👳♀️，请务💃🌛必添加逗号👩🎨： { "id😏": "glm-🤐⛩5.1", 😝 "name"🍍: "GLM-🌶👨5.1", 🔸🍅 "reas🛶onin🖐g": tr♦🙍♂️ue, "i🤷♂️👨👦nput"👨👧🇪🇬: [ 🧞♂️〰"text" 😻], "c🥉🧐ost"🇻🇺💃: { 🎙♟️"input🇱🇮": 0, 🏘 "outp🚾ut"📯: 0🇸🇯📝, ✋🇾🇹 "ca🦀👨👨👧👧che🇲🇷Rea👄🌂d":🇨🇫 0, 🔐🆓 "👒🧭cache🏄🏴Write🚻🎪": 0🏌️♀️🧖♂️ }, 🤮🌝 "cont🥀🦞extW⛎🙎indow"🧫: 2048🔒👩🔬00, "m⛅axTok↪ens":👅🙎 131072}🦡🖌 然后更🧞♂️新“ag☔🔉ents.def📉aults.m🚲🛢odel🇮🇩.primary⛑”的默🙎♂️认模型： "🇬🇷🚋pri🇸🇴mary": 🚽"zai/gl🇧🇬💂m-5",🥝 接着🍂🐚，把上面的代码改🐷🏋为以下样式：🌰 "prima🍼ry": "za🇱🇦🏆i/gl🕴m-5.1➗📑", 在“ a🇸🇧🥫gen🧗♂️🍹ts.d🇸🇬💭efault🤬s.mode🔡ls”添加：🇦🇨🐤 "zai/g🍃lm-5.1"⛵♍: {} 🐻🇧🇴第二步：🦀🇱🇻更新配置♑🐥参考 以下是参考🇳🇫😂代码，用于👨🏫🇲🇱展示更新后的配置🖍应该是什🍨么样子 😻☯1、“mode😒🐣ls.pro👪viders.z🇦🇶ai.mod🇷🇸els”部分🌛🇳🇷： "♻models":🙀🥟 [ { 🙋 "id"👜🇸🇩: "glm-5🇦🇴🦁", "◼🇷🇺name"🐼: "GLM-5🎭", 🔞"re🌄⏰asonin🇬🇸g": tr🧀🛬ue, 😪😕"in🌗🇯🇵put": 🌵😡["text"]🇨🇷↖, "⏮cos🍼🇪🇭t": {"in🇨🇾put": 0🆖, "ou🧲tput": 👍🇷🇴0, "🤪cacheRea🧿↪d": 0,🥑 "c🇩🇲🔇acheWrit🇬🇳📥e": 👖0}, 📢 "con🦎🚺韩剧陷阱textWind🇲🇼ow":💄 204800🎲, "ma😆xTo🇰🇪kens": 🇳🇮〽13107⤵2 },🚯🍳 { "🦹♀️🚓id": "g✴🌉韩剧陷阱lm-4.7"🥩🕓, "na🎰🍆me":🌜 "GLM-🈴🌟4.7",🕚⏱ "r🏊easonin🕵g": t😯😇rue, 💅💠 "in🤾♂️put"🔄📻: ["💪🦔text"🐦], ➡🤦♂️ "c🥧🙇ost": {"🌽input"🏪🐾: 0, "ou💴tput🇰🇼": 0👨👨👦👦🧧, "ca🏳️🌈🔴cheR🥩ead": 0,🧞♀️💮 "cacheW🚇rite"🖤: 0}😰📽韩剧陷阱, 💳🔤 "📉contextW🍕🐋indo🌍💲w": 20🤧4800, 🔇 "🛩maxToke👨❤️💋👨🐒ns": 🕖131072👵 }, 👩🎤{ 🇨🇦"id"🇧🇾韩剧陷阱: "glm🈳💁♂️-5.1", ☄🕔 "nam🔢e": "G🇸🇧LM-5.1",🇴🇲🇼🇫 "re🍹🉑asonin🕋g": t🏳rue, 📘📁 "inp🗿ut"🉑: ["tex☣t"]☦, "co🧑st"2️⃣📐: {"inp🇯🇪🇸🇲ut":🐩👻 0, "o👣🗃utp🇬🇱😶ut": 0🤦♀️, "👬cache🤭📰Read": 🚩0, "cach♿❎eWrite":👐📁 0}, 🐀"context🇨🇬🦢Windo🗨🍱w": 2🥣👨🦲048❄00, 🇺🇳🌘 "max🐌Tokens💦🌇": 1🇲🇿31072🌇😤 }] 2💐🇮🇩、“agent🚽s.defa😻🏴ults.🤾♂️👰model.🇧🇲primary”👒🇲🇿部分：🏙🅿 "mod🅱el": { 🏰🇦🇪"primary✉🇩🇬": "👵🇸🇷zai/g🇧🇫lm-5.1"🤬, "fall🏐bac🇩🇲ks": 💀📃["zai/g🥜🇫🇰lm-4.🇹🇩🎐7"]⏬🥫} 3、“a🇨🇾🚗gents🇱🇷🛸.defaul🕵️♀️韩剧陷阱ts.model🥴🥝s”部分： "🎑🔙mod🏌els": 🔚{ "zai♻/glm-5"🔃👿: {"ali🛀🧶as": "G🛐💚LM"}, ☯ "z🤓ai/glm-🌞🍆4.7":❇ {},😜 "zai🦠/glm-5📝.1": 📿🎌{}} 👋🇱🇷做完以上更改🐪🖕后，运行“op🙂enclaw 🆔gate⏳🏴way📎 rest🕊art”命令重🚅启网关 重启后🧜♂️⚠，您应该⚾可以直接使用 🏌️♀️🤙GLM😹🐎-5.1 模型，🧬韩剧陷阱您可以在终端运❔🗼行“openc✊🇹🇲law tui”⛳进入聊天界面⚓。
这种方法❔在训练过程中实👩👩👧时监控🏃♀️模型在📂各个能力维度上↗的表现，一旦发⚜现某项能力出现退🎌步，就会✖立即调用相应🚙‼的专业教师模型😒🇻🇬进行修正▫👨🔧。但AI4S迫切需💀要将底层的客观🕡规律作为硬性🎒约束直接写入🍤🇳🇫逻辑推理中🦓♌。为了确0️⃣保训练质量🦵，他们采用了严🇸🇹格的去🍯重策略，🐟🧙♂️移除了约24🧘♂️.2%的重复题目🇱🇰⛲。曙光sc🛋🤗aleX40还构🍶建了专属“⛴AI设计工厂🦑🔺”：从数🥬🚃据采集、标注、💟处理到🐇👨🎤验证，全流程♎⏺嵌入存🙉储加速能力🕉。
